지구 중력은 뇌가 중력에 대한 내부 모델을 통합하도록 유도하여 인간 발달에 근본적으로 영향을 미쳤습니다. 본 연구는 이러한 적응을 정량적으로 모델링하기 위해 듀얼 컴퓨테이션 프레임워크를 제시합니다. 첫 번째 구성 요소는 뇌의 피질 상태를 나타내는 EEG 주파수 대역의 g-load 의존적 변화를 예측하는 경량 Multi-Layer Perceptron (MLP)입니다. 두 번째 구성 요소는 심박 변이도(HRV), 전기 피부 활동(EDA), 운동 행동을 포함한 신체의 더 광범위한 생리적 상태를 모델링하기 위해 독립적인 Gaussian Processes (GPs)를 활용합니다. 두 모델 모두 포물선 비행 문헌을 포괄적으로 검토하여 얻은 데이터를 기반으로 훈련되었습니다. 또한, 대규모 언어 모델(Claude 3.5 Sonnet)을 사용하여 미세 중력(0g), 부분 중력(달 0.17g, 화성 0.38g), 우주선 발사 및 재진입과 관련된 과중력(1.8g)에 이르기까지 다양한 중력 부하에서 주관적인 인간 경험을 시뮬레이션했습니다. 이 프레임워크는 정량적 생리적 모델링과 생성적 인지 시뮬레이션을 통합하여 변형된 중력 환경에서 인간의 성능을 이해하고 예측하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.
